L'apprentissage automatique est une composante importante des systèmes d'IA, car c'est grâce à lui que ces systèmes deviennent plus efficaces aujourd'hui. De nombreuses grandes entreprises utilisent l'apprentissage automatique pour prédire les résultats de leurs activités, développer des produits nouveaux et améliorés et automatiser les processus.
Par conséquent, les entreprises qui déploient des solutions d'IA ont besoin d'ingénieurs en apprentissage automatique pour tirer le meilleur parti de ces systèmes. Alors, comment démarrer une carrière dans ce domaine passionnant ? Voici comment devenir ingénieur en machine learning. Vérifier Domaines créatifs où l'IA est utilisée à un rythme plus rapide.
Qu'est-ce qu'un ingénieur en machine learning et que fait-il ?
Un ingénieur en apprentissage automatique est l'un des emplois modernes requis dans de nombreux secteurs industriels et commerciaux.Il se spécialise dans les technologies de l'information et est responsable de la création de logiciels et d'algorithmes permettant aux systèmes d'intelligence artificielle d'apprendre à partir des données d'entrée et de faire automatiquement des prédictions en utilisant les données sans direct. conseils. Un ingénieur en apprentissage automatique travaille aux côtés de divers spécialistes des données pour transformer les données en informations exploitables (algorithmes) pour les systèmes d'intelligence artificielle tels que les statistiques, l'analyse de données et l'analyse prédictive.
Dans le cadre organisationnel, la responsabilité ultime des ingénieurs en apprentissage automatique est de concevoir et de mettre en œuvre des modèles d'apprentissage automatique et d'améliorer ceux qui existent déjà. Ils analysent et organisent de grandes quantités de données, vérifient la qualité des données, sélectionnent les ensembles de données et les méthodes de représentation appropriés et transforment les données en algorithmes d'apprentissage automatique.
De plus, un ingénieur en apprentissage automatique conçoit et teste différents systèmes, recherche et met en œuvre des algorithmes et des outils d'apprentissage automatique, et met en œuvre la formation et le recyclage des systèmes. De plus, il étend les bibliothèques ML et développe des applications d'apprentissage automatique en fonction des besoins des clients. Vérifier Les meilleures bibliothèques d'apprentissage automatique pour acquérir une expérience supplémentaire.
Comment devenir ingénieur en machine learning
Comme tout autre travail, vous devez répondre à certains critères et posséder des compétences spécialisées avant de pouvoir devenir ingénieur en apprentissage automatique. Avec une pure détermination, vous pouvez devenir un ingénieur recherché dans ce domaine; Tout ce que vous avez à faire est de suivre ces étapes.
1. Apprenez à coder avec Python
L'apprentissage automatique implique beaucoup de programmation. Par conséquent, vous devez maîtriser les principaux langages de programmation tels que Python, C++ et Java. Cependant, vous pouvez commencer avec un langage de programmation, en évitant le jargon. Python est un langage de programmation assez simple pour débuter.
De plus, les algorithmes d'apprentissage automatique indispensables sont utilisés pour développer des systèmes d'apprentissage automatique, tels que des algorithmes d'apprentissage en profondeur. Par conséquent, une bonne formation en algorithmes d'apprentissage automatique vous servira en tant qu'ingénieur dans ce domaine.
2. Suivre des cours en science des données et en génie logiciel
Comme tout autre travail technique, vous devez apprendre les aspects techniques du travail et les compétences techniques requises pour devenir ingénieur en apprentissage automatique. Par conséquent, vous devez avoir une solide formation scolaire.
Étant donné que les ingénieurs en apprentissage automatique travaillent généralement avec des logiciels personnalisés et des applications de traitement de données, un diplôme en génie logiciel ou en science des données est un excellent point de départ. De plus, un ingénieur en apprentissage automatique doit posséder des compétences avancées en mathématiques et en statistiques car il l'aide à analyser les données et à développer des algorithmes d'apprentissage automatique, ce qui souligne la nécessité d'un diplôme de premier cycle.
De plus, vous pouvez suivre des cours en ligne sur l'apprentissage automatique pour acquérir des connaissances spécifiques dans ce domaine. Voici quelques-uns des meilleurs cours d'apprentissage automatique en ligne avec lesquels vous pouvez commencer :
- Introduction à l'apprentissage automatique pour la science des données — Udemy.
- Apprentissage automatique supervisé : régression et classification — Coursera.
- Certificat professionnel en science des données — IBM.
- Réseaux de neurones et apprentissage en profondeur — Coursera.
- Machine Learning AZ™ : Python et R pratiques en science des données — Udemy.
3. Participez à des ateliers de formation et travaillez sur de vrais projets
Les ateliers sont un excellent moyen d'acquérir rapidement une expérience pratique dans un domaine. En vous inscrivant à des ateliers d'initiation, vous pouvez travailler sur des projets qui vous permettent d'acquérir une expérience de terrain, ce qui intéresse beaucoup les employeurs.
De plus, les ateliers de formation sont particulièrement intéressants car ils vous aident à acquérir les compétences et connaissances techniques requises tout en acquérant simultanément une expérience pratique. De plus, le camp d'entraînement pour les étudiants de première année est un excellent moyen de constituer un bon portefeuille.
De même, vous pouvez entreprendre des projets personnels et développer des solutions d'apprentissage automatique pour des situations réelles. Voici quelques idées de projets d'apprentissage automatique pour les débutants. Voici quelques-uns des meilleurs camps d'entraînement pour consolider votre compréhension des concepts et des pratiques de base de l'apprentissage automatique.
- Boot Camp sur la science des données et l'apprentissage automatique — Udemy.
- Programme de génie logiciel immersif — codesmith.
- Camp d'initiation à la science des données — Métis.
- camp d'apprentissage automatique — Tremplin.
- Spécialisation Machine Learning sur Google Cloud — Google Cloud.
4. Obtention des certificats professionnels
L'obtention de certifications professionnelles est un excellent moyen de faire progresser votre carrière en tant qu'ingénieur en apprentissage automatique. De plus, il est plus facile pour les grandes entreprises de vous considérer pour des emplois lorsque vous avez des certifications d'organisations de premier plan, car cela montre votre formation technique et vos compétences dans le domaine.
Par conséquent, augmentez votre valeur dans l'industrie en obtenant des certifications professionnelles. Vous pouvez obtenir des certifications professionnelles lorsque vous complétez une certification, une formation ou un examen professionnel structuré dans ce domaine. Pour devenir un professionnel certifié de l'apprentissage automatique, consultez ces programmes de formation.
- Professionnel certifié en apprentissage automatique AWS .
- Ingénieur professionnel en apprentissage automatique —Google Cloud.
- Certifié Microsoft : ingénieur assistant Azure AI.
5. Rejoignez des communautés professionnelles et construisez votre réseau
Un ingénieur en apprentissage automatique travaille dans des équipes de scientifiques des données, d'ingénieurs en logiciel et d'autres professionnels de la technologie. Par conséquent, la mise en réseau avec d'autres professionnels de l'industrie est essentielle à votre succès en tant qu'ingénieur en apprentissage automatique.
Les avantages d'adhérer à une association professionnelle et de réseauter au sein de l'industrie sont nombreux. Tout d'abord, il vous aide à rester au courant des dernières tendances de l'industrie et à trouver des opportunités de développement de carrière. Par conséquent, trouvez un groupe de professionnels de l'industrie à rejoindre et à réseauter.
LinkedIn, MeetUp et Jobcase sont d'excellents endroits pour rechercher ces connexions. Construire des relations professionnelles sur une plate-forme telle que LinkedIn est assez simple, bien qu'en utilisant Ces fonctionnalités LinkedIn Cela peut vous aider à améliorer votre présence plus rapidement.
6. Postulez pour des rôles d'ingénierie d'apprentissage automatique
La dernière étape pour devenir ingénieur en apprentissage automatique est d'obtenir un emploi lié à l'apprentissage automatique. Pour y parvenir, vous devez rédiger un CV technique qui met en valeur votre expérience sur le terrain ou présenter un portefeuille exceptionnel. Rédiger un CV peut être accablant, mais ce guide concerne Comment rédiger un CV technique Cela vous facilitera la tâche.
En tant qu'ingénieur junior en apprentissage machine, vous pouvez commencer dans des rôles juniors pour acquérir de l'expérience dans l'industrie. Ensuite, progressez dans les rangs tout en développant la confiance nécessaire pour assumer des projets et des rôles plus importants.
Obtenez un emploi en tant qu'ingénieur en apprentissage automatique maintenant
Les applications d'apprentissage automatique sont sur une trajectoire de croissance, car de nombreuses entreprises cherchent à exploiter leur potentiel de développement commercial et d'avantage concurrentiel. Des entreprises de premier plan comme Google et Netflix ont de nombreux rôles professionnels, l'apprentissage automatique faisant partie intégrante de leurs opérations.
Cette augmentation de l'utilisation de l'apprentissage automatique crée une demande accrue d'ingénieurs en apprentissage automatique. C'est donc maintenant l'occasion de démarrer une carrière dans l'apprentissage automatique en suivant les étapes décrites dans cet article. Vous pouvez voir maintenant Quelques façons de vous aider à démarrer un emploi dans une nouvelle industrie.
